摘要
本发明涉及一种物理知识嵌入的学习型混合动力汽车能量管理控制方法及系统,该方法包括:根据并联式混合动力汽车的车辆动力学模型,在模型预测控制滚动优化框架下将并联式混合动力汽车的能量管理策略构造为混合整数规划问题;将混合整数规划问题涉及的行驶场景特征参数输入至物理知识嵌入的神经网络混合整数规划优化器,将神经网络前向传播输出的车辆控制参数与并联式混合动力汽车数学模型实时交互,动态更新车辆状态;其中,根据混合整数规划问题构建损失函数进行神经网络训练。与现有技术相比,本发明实现了对混合动力车辆在动力系统的实时、安全以及高效控制。
技术关键词
混合整数规划
车辆动力学模型
能量管理策略
制动力矩
神经网络训练
电机力矩
车辆控制参数
优化器
挡位
发动机
混合动力汽车
神经网络输出层
变速器传动比
车轮滚动半径
电池剩余容量
系统为您推荐了相关专利信息
滑动窗口
建模方法
BP神经网络训练
神经网络推理
数据
报价方法
时序神经网络
双层优化模型
电网运行数据
生成对抗网络
标注系统
客户端
数据分发策略
管理图像数据
视频
数字孪生系统
车间
物料搬运设备
启发式算法
计划